ZIGU LABS تكشف GBR: ذكاء اصطناعي سيادي بلا محولات

كشفت شركة ZIGU LABS الكورية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، بقيادة الرئيس التنفيذي لي جون سو، يوم 1 نوفمبر عن نظام GBR SYSTEM. وهو بنية ذكاء اصطناعي سيادي تتمحور حول الذاكرة وتستند إلى نظرية رياضية خاصة بالشركة، ولا تعتمد على المحولات (Transformers) ولا على النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية (LLM).

يربط GBR بنية ذاكرة خاصة به بآليات قواعد البيانات (DBMS)، ومن خلالها يفسّر السؤال ويجري عملية الاستدلال ثم يستخلص الإجابة.

الذاكرة بدل أوزان النموذج

تقوم التقنية على تراكم مستمر للمعرفة دون إعادة تدريب، وعلى خوارزمية بحث دقيقة. وبينما تدمج الشبكات العصبية التقليدية المعرفة في أوزان النموذج، يخزّن GBR البيانات في وحدات «ذاكرة» مستقلة، لكل منها مصدر ونسخة.

وتهدف تقنية البحث «Zero-Miss» إلى العثور على أفضل ذاكرة ضمن نطاق محدد مسبقًا دون إغفال. وعند طرح أسئلة خارج هذا النطاق، يمتنع النظام عن الإجابة أو يطلب مزيدًا من الأدلة. وتُبنى شبكة الذاكرة على هيكل كسوري (Fractal) يشبه فيه الكل الجزء، ولذلك تنعكس إضافة المعرفة أو تعديلها أو حذفها فورًا على الإجابات دون إعادة تدريب النموذج بأكمله.

اختبار سودوكو والأجهزة الطرفية

نشرت الشركة كذلك نتائج كمية. فمن مجموعة Sudoku-Extreme التي تضم نحو 420 ألف لوحة، اختيرت عينة من 10 آلاف لوحة، وحلّها النظام جميعًا في خطوة استدلال واحدة ودون أدوات حسابية خارجية. ونُشرت بيانات التحقق وشهادة النتائج على GitHub، وتعتزم الشركة توسيع التقييم ليشمل معيار ARC-AGI الدولي.

واختُبر النظام أيضًا على Nvidia Jetson Orin Nano Super، وهو حاسوب مدمج صغير بذاكرة 8 غيغابايت. وأجاب الجهاز عن الأسئلة وحدّث معرفته بمفرده دون اتصال بالسحابة. كما رُبطت إشارات الكاميرا والمحرك مباشرة داخل الجهاز نفسه، ما يشير بحسب الشركة إلى إمكانية التشغيل المستقل في الروبوتات والأجهزة الطرفية.

وقال لي جون سو إن ترسيخ الذكاء الاصطناعي في المصانع يتطلب القدرة على التحقق من الأساس المنطقي للإجابة وتصحيح الأخطاء فورًا. وأضاف أن الشركة ستطوّر حلول ذكاء اصطناعي سيادي على مستوى الدول، استنادًا إلى بنية مستقلة لا تعتمد على أطر عمل أجنبية.